1、究表明，在工程量清单计价模式下企业定额不是可有可无的，而是不可或缺的。袁建新黄伟典等人编著的重依赖参与定额制定的经验丰富的线施工人员和管理人员的经验积累和估计能力，受估值人员主观因素的影响程度大，技术数据不足，准确度差，只适合于批量小不易计算工作量的生产过程。本方法在企业定额的编制中被广泛采用，究其原因主要是该法操作简单组织容易耗时短。但笔者在实际工作中发现，参与估值的经验丰富的专家们很容易受到本身利益立场的影响，工作在线的人员考虑到现场可能会出现的较高额外消耗甚至浪费，倾向于高估消耗量值，而由线升职至管理岗位的人员从节省成本的角度考虑，倾向于低估消耗量值不低于实际需要值。因此采用本法测定的消耗量值往往比实际最佳值偏高，定额编制人员在采用此法时要引起重视，并采取适当措施降低线人员高估消耗。
2、值法容易获得样本时间短操作简便工作量小技术条件要求低对估值人员的经验和综合素质依赖性大对实施次数少的分项工程难以估值受估值人员主观因素的影响大精度稍差技术测定法方法科学成熟依据充分精度高对定额测定人员的专业素质要求高定额制定过程复杂，工作量大技术要求高人力物力财力消耗大，持续时间久对企业的组织管理能力要求高比较类推法方法简便工作量小精度不高依赖典型定额的数量和质量只能作为辅助方法，不能独立实施精度不是很高总体而言，传统的定额编制方法对资金技术和组织管理的要求比较高，而且都万方数据三峡大学硕士学位论文有个通病，即所编制的定额通常只能反映编制时期的生产力水平，缺乏与时俱进的动态性。新型定额测算方法这里所说的“新型的定额测算方法”主要指利用现代数学和计算机技术建立模型进行定额测算的方法，主要有。
3、统中的“定额生成和管理模块”调用事先已经编制好的数学模型对相应的分项工程数据进行处理以生成相应的工料机消耗量定额。用来生成定额的数学模型，通常可以利用平均值法蒙特卡洛模拟法回归分析法和神经网络法建立。平均值法适用于样本数据容量大系统偏差小的单消耗量数据的预测模型的建立，并且难以反映样本数据时间序列的动态性，对于发生次数少的分项工程无法建立有效的预测模型。蒙特卡洛模拟法与平均值法有同样的劣势。各分项工程都是多因素共同决定工料机的消耗量，而且影响因素和工料机消耗量之间通常也不是线性映射关系，另外这通常也是种多变量输入多变量输出的问题，虽然可以转变成多变量输入单变量输出问题，但即使如此，回归分析通常也仍难以奏效，故选用在非线性映射方面效果良好的的神经网络技术进行各分项工程消耗量定额的测算更为合。
4、出指标未知的分项工程工料机消耗量值进行预测。蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是利用蒙特卡洛原理由已知样本随机产生符合样本总体概率分布的更多样本数据从而较为准确地计算样本特征的方法。利用蒙特卡罗模拟法测算企业定额的三个主要步骤如下构造或描述概率过程通常认为分项工程工料机消耗量值服从正态分布。实现从已知概率分布抽样由已知样本推算样本总体的特征值，据此特征值随机由总体进行抽样。建立估计量确定求解的随机变量，通常为样本的均值或期望，即分项工程工料机消耗量值。蒙特卡洛模拟法能够在定程度上缓解样本容量较小数据计算精度偏低的问题，但其缺陷与平均值法是样的，因为其本质上仍是平均值法。神经网络法神经网络法是利用神经网络能够学习和提取样本数据的统计规律的能力，利用已万方数据三峡大学硕士学位论文经收集的分项工程的。
5、程中，本人发现美国的工程造价计价模式很特别，既无统的工程量计量标准，也无统的计价依据，工程造价由市场确定，在计算工程造价时各地的工程咨询机构都有套自己的计价系统，该系统主要是利用本地企业历史工程信息建立参数化的费用关系模型，利用该模型可以方便地将拟建建筑物的技术或程序化数据参数转化为费用。受此启发，本人拟采用人工神经网络，技术建立小样本数据企业定额测算模型，结合神经网络理论和软件，研究企业定额神经网络预测模型的建立和验证过程。分项工程工料机消耗量指标的决定因素是多方面的，决定因素与消耗量指标之间的内在作用机制也难以获得解析解，而理论研究表明人工神经网络在处理多影响因素决定输出结果的内在机制不明了的非线性映射问题时有效性和可靠性高，因此采用神经网络方法来进行分项工程消耗量定额测算在理论上是。
6、回归分析法和神经网络法。回归分析法回归分析法是在积累了大量分项工程消耗量数据的基础上，利用数理统计方法建立决定分项工程工料机消耗量值的因素自变量与分项工程工料机消耗量值因变量之间的回归关系函数表达式称回归方程式，再利用建立起来的回归分析模型，预测分项工程样本数据的均值。回归分析比较适合用于多或单因素输入自变量单因素输出因变量的问题，而分项工程消耗量测算问题往往是多因素输入多因素输出问题，利用回归分析时需要拆解为多个多或单因素输入单因素输出的问题，这就把问题复杂化了。利用回归法测算企业定额的主要步骤如下确定自变量集，即决定分项工程工料机消耗量值的因素集确定输出指标，即分项工程工料机消耗量指标建立回归分析模型，在工具软件中利用样本数据进行回归分析，确定参数利用回归分析模型对输入指标集已知而输。
7、量值的影响。利用经验估值法测算分项工程项工料机消耗量定额值的过程大体如下选定经验丰富的专家组及线工作人员并准备相关问卷向专家组及线工作人员介绍需要估值的分项工程的正常施工条件和其他限制条件向专家组及线工作人员介绍经验估值的相关要求专家组及线工作人员按相关要求填写问卷问卷收集及数据分析处理根据数据分析处理的结果确定定额值。设参与估值的人数为，第个人的估值为，上述中数据分析处理的过程大致如下去掉和，即舍去估值最大的和最小的，减小样本极值因估值人员的主观因素对样本均值的影响计算剩余估值的均值，。技术测定法该方法是训练有素的定额测算人员通过对分项工程施工过程中具体的施工工序的实地观察，详细记录施工中消耗的人工材料机械等的数值，完成产品的数量及有关影响因素的情况，然后将记录结果加以整理。
8、，分析各种因素对工料机消耗的影响，在分析和取舍的基础上获得技术数据的方法。这种方法的精确程度最高最可靠，万方数据三峡大学硕士学位论文但这种方法对定额编制人员和参与定额编制的施工人员的要求都很高，而且最为关键的是该法需要大量的专业人员长时间跟踪和记录实际施工活动，人力物力财力的消耗都很大，定额测定需要的时间通常很长，定额测算组织管理复杂。该法是“定额原理”中阐述得最多，也是最为正式经典和精确的方法，利用该法测定定额需要用到写实记录法和统计分析法，即先对施工过程进行写实记录，再对记录数据进行分析整理，最后利用统计分析法计算获得定额值。由于各种定额原理等专著中对该法的介绍颇为全面和详细，这里不再累述其实现过程。比较类推法比较类推法又称典型定额法，是种定额编制辅助方法，它是以种典型工程定额为依据。
9、额测算方法选择神经网络概述已完工程数据的收集整理积累已完工程数据的意义已完工程数据积累管理企业已完工程数据分类收集整理分项工程消耗量决定因素分析企业已完工程数据库的建立已完工程数据库概述已完工程数据库管理系统的分析与设计基于已完工程数据测算企业定额神经网络用于企业定额测算的适用性神经网络在企业定额测算中的应用论文的创新与展望本文研究的创新点本文研究的展望参考文献附录致谢附件万方数据三峡大学硕士学位论文选题的依据与意义本人在参与导师的课题项目长江电力机组主设备及辅助设备检修消耗量定额编制的过程中，课题组遇到了样本数据不足的问题，在学习和研究施工企业定额编制方法的过程中，也遭遇了样本数据不足的难题，这促使笔者思考和探索小样本数据情形下企业定额的编制方法问题。在学习发达国家工程造价计价模式的过。
10、合适的。工程施工工料机消耗量定额的测算，都是利用已经发生的分项工程的数据来预测定时期内该分项工程数据样本总体的数学期望，总是面临利用小样本数据预测样本总体的数学期望的问题，不管利用技术测定法的精度有多高，也不管利用二次平均法计算的定额水平有多先进，随着时间的推移，新的施工工艺技术和材料的采用都将提高施工功效降低人工和材料的消耗，原来编制的定额水平就需要提高。而利用已完工程数据库管理系统，在工程完成后即将其数据录入系统，则基于此数据库的企业定额也能实现动态更新，这能较轻易地解决企业定额动态更新的问题。万方数据三峡大学硕士学位论文国内外文献资料综述目前国内外已经有些学者对利用企业已完工程数据和神经网络编制企业定额展开了研究，并取得了些研究成果。范秀兰等对工程量清单计价模式下企业定额的作用的研。
11、数据建立和训练神经网络，再利用训练好的网络模型对已知输入数据的分项工程所对应的未知输出结果进行预测。企业在短期内往往无法获得大量的样本数据，而神经网络法在解决样本数据较少时优势明显，这刚好有望解决企业面临的小样本数据难题。利用神经网络法测算企业定额的主要步骤如下确定输入指标集，即决定分项工程工料机消耗量值的因素集确定输出指标集，即确定分项工程工料机消耗量值的类型和数量确定神经网络的类型和基本参数仿真实验，建立神经网络模型利用神经网络模型对输入指标集已知而输出指标集未知的分项工程工料机消耗量值进行预测。定额测算方法选择对于绝大多数施工企业来说，专门组织技术力量进行“技术测定”以编制本企业的企业定额不太现实，但企业可以通过已完工程数据库进行数据处理后获得分项工程工料机消耗量数据，数据库管理系。
12、行对比分析，类推出同组定额中各相邻项目定额的方法。这种方法简便，工作量小，容易保持同类有可比性定额的定额水平的平衡，但是由于工程施工分项工程多差异大工序复杂，使用范围受到很大的限制，适用于同类规格多批量小的分项工程。只要恰当地选择并制定典型定额，加上细致的对比分析，该法的准确度较经验估计法高。利用该法测算定额值时，先选择或制定典型定额，再通过对比比较和排列组合推算其它定额指标的值。传统定额测算方法的优缺点上述四种方法各有其优缺点和适用范围，在实际工作中，通常都是结合起来运用。这四种方法的优缺点对比如下表所示。表传统定额测算方法优缺点定额编制方法优点缺点统计分析法方法简便比估值法有较多数据精度较高对样本的数量和质量依赖性大对缺乏样本数据的分项工程难以实施定额精度取决于样本的数量和质量经验估。
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中小学生班级凝聚力教育培训主题班会PPT讲稿 编号18060